黑色素瘤看起來像痣，但形狀和顏色往往不規(guī)則，難以區(qū)分是良性或惡性，診斷難度很大。美國洛克菲勒大學(xué)研究人員開發(fā)了一種自動化技術(shù)，將成像與數(shù)字分析和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，幫助醫(yī)生在早期階段檢測黑色素瘤。

“皮膚科領(lǐng)域如何評估黑色素瘤需要真正的標(biāo)準(zhǔn)化。”臨床調(diào)查和皮膚病實(shí)驗(yàn)室主任詹姆斯·卡爾說，“通過篩查檢測可以挽救生命，但在視覺上進(jìn)行判斷非常具有挑戰(zhàn)性。當(dāng)可疑病變被提取活檢時，只有10%病例被證實(shí)是黑色素瘤。”

在新方法中，一系列計算機(jī)程序能提取并處理皮膚生長中含有顏色數(shù)量信息的病變圖像和其他定量數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)生總體風(fēng)險評分——Q評分，能指示癌癥生長的可能性。

據(jù)物理學(xué)家組織網(wǎng)25日報道，研究人員將60張黑色素瘤照片和等量的良性生長照片提供給圖像處理程序，開發(fā)了對生物標(biāo)志物的成像法，以精確化其生長的視覺特征醫(yī)|學(xué)教育網(wǎng)整理，并在兩組圖像之間為每個生物標(biāo)記物定量評價，然后根據(jù)分值進(jìn)行惡性評級。通過組合每個生物標(biāo)記物的評測數(shù)據(jù)，計算出每個圖像的總Q評分?jǐn)?shù)，在0和1之間的數(shù)值越高，癌變率越大。

這項發(fā)表在《實(shí)驗(yàn)皮膚病學(xué)》中的評估工具有用性研究表明，Q評分達(dá)到0.98敏感度時，意味著可能正確識別了皮膚上的早期黑色素瘤。此外，其判斷正常痣的準(zhǔn)確率為36%，接近專業(yè)皮膚科醫(yī)生在顯微鏡下對可疑痣進(jìn)行視覺檢查的水平。“這意味著自動化檢測方法在預(yù)測黑色素瘤方面取得了顯著成功。”論文第一作者丹尼爾·加雷說。

如先前研究所示，病變中的皮膚顏色數(shù)量是確定惡性腫瘤的最重要生物標(biāo)志物。研究人員說，接下來要在更廣泛的樣本中評估該方法的有效性，還要通過特定顏色波長來揭示人眼不可見但有助于尋找病變的診斷方法。

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